【摘 要】
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针对传统的种子鉴别方法主要依靠人工鉴别，主观性强，费时费力，效率低下。本文以鉴别玉米品种登海605为例，利用深度学习和卷积神经网络相结合的方法，构建胚面、胚乳、双面混合三类数据集。对VGG16模型用不同FT（Fine-tuning）策略进行微调，结果表明，在FT75%训练策略下模型的测试准确率最高，在三类数据集上均为100%，同时在FT75%-VGG16探讨了不同数量全连接层神经元数量对网络性能的
【基金项目】
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山东省重点研发计划（2019GNC106001）； 青岛市民生科技计划（18-6-1-112-nsh）； 淄博市重点研发计划（2019gy010101）； 山东省高等学校青创人才引育计划（202202027）；
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针对传统的种子鉴别方法主要依靠人工鉴别，主观性强，费时费力，效率低下。本文以鉴别玉米品种登海605为例，利用深度学习和卷积神经网络相结合的方法，构建胚面、胚乳、双面混合三类数据集。对VGG16模型用不同FT（Fine-tuning）策略进行微调，结果表明，在FT75%训练策略下模型的测试准确率最高，在三类数据集上均为100%，同时在FT75%-VGG16探讨了不同数量全连接层神经元数量对网络性能的影响，最终选定2048为最终神经元数量。本研究为登海605的真伪鉴别提供了一种客观准确、省时省力、高效无损的方法，同时为构建基于卷积神经网络的作物种子真伪鉴别模型提供参考。
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